基于無線Mesh的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)模擬與研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)整合了分布式信息處理技術(shù),嵌入式計算技術(shù)、無線網(wǎng)絡(luò)與通信技術(shù)、傳感器技術(shù)等,被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域,是二十一世紀(jì)最具有影響力的技術(shù)之一。無線Mesh網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與傳統(tǒng)的無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不同,是一種多跳網(wǎng)絡(luò),靈活的結(jié)構(gòu)可以使它組成混合型Mesh網(wǎng)絡(luò),能充分發(fā)揮其網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與無線Mesh網(wǎng)絡(luò)均為目前研究的熱點,將無線Mesh網(wǎng)絡(luò)引入到無線傳感器網(wǎng)絡(luò),兩者的優(yōu)勢相結(jié)合使得傳感器網(wǎng)絡(luò)具有更好的網(wǎng)絡(luò)性能,這將會成為新的研究方

2、向之一。
　　 本文是圍繞基于無線Mesh的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)模型展開研究的。我們在分析了現(xiàn)有傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與算法仿真模型的基礎(chǔ)上,將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與無線Mesh技術(shù)相結(jié)合,研究基于無線Mesh的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)模型,該模型能有效降低節(jié)點通信能量消耗與延遲網(wǎng)絡(luò)壽命。然后我們針對該模型,設(shè)計了相應(yīng)的節(jié)點部署策略與基于Q-leanring的GEAR路由改進(jìn)算法。在本文我們主要做了三個方面的工作:
　　 1.我們詳細(xì)介紹了基于無

3、線Mesh的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)模型的總體框架、功能模塊以及節(jié)點模型,通過OMNet++仿真工具實現(xiàn)仿真,并與多Sink節(jié)點的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了通信能量消耗比較,仿真實驗結(jié)果表明模型在通信能量消耗方面要較優(yōu)于多Sink節(jié)點的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。
　　 2.使用重部署的節(jié)點部署策略,傳感節(jié)點采用隨即部署,并用Voronoi劃分來篩選冗余節(jié)點,計算完全覆蓋目標(biāo)區(qū)域所需的最少節(jié)點集,重點研究Mesh節(jié)點確定性部署策略,建立新的數(shù)學(xué)模型,使用遺

4、傳算法來解決部署問題,得出最佳的節(jié)點位置組合。遺傳算法的重點是適應(yīng)度函數(shù)與編碼方式,我們根據(jù)問題設(shè)計了一個能夠同時反映連通性與位置最優(yōu)性的適應(yīng)度函數(shù),并采用節(jié)點位置組合序列進(jìn)行編碼,以實現(xiàn)遺傳算法。通過節(jié)點部署仿真實驗我們得出活動節(jié)點集與最佳Mesh節(jié)點位置組合。
　　 3.我們將GEAR算法與Q-learning相結(jié)合,提出了一種GEAR改進(jìn)算法,節(jié)點根據(jù)Q值來選擇下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點,實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載平衡功能。針對網(wǎng)絡(luò)擁塞的情況,進(jìn)行